AIGC的未来发展

大家好，我是脚丫先生 (o^^o)

最近看了「2023年中国AIGC产业全景报告」

AIGC（AI-Generated Content）指利用人工智能技术（生成式AI路径）来生成内容的新型内容生产方式 。作为一种生成式人工智能技术，具有巨大的发展潜力和创业机会。在未来，AIGC将继续引领内容生产方式的变革，催动生产力革新，并对各行各业的发展产生深远影响。下面将从不同角度探讨AIGC的未来发展和创业方向。

一、发展总览

中国AIGC产业正处于快速发展阶段。预计到2023年，中国AIGC产业规模约为143亿元，并进入大模型生态培育期。随着底层算力基建和大模型商店平台的不断完善，AIGC技术将逐步成熟并输出。未来几年，中国AIGC产业有望突破万亿元规模，引领产业变革和数字经济发展。

二、大模型层

大模型是AIGC技术变革的原生驱力。大模型的落地将提速AI工业化生产，并充分释放AI产业潜
在市场空间，带来新一轮AI产业化扩散。从商业化路径来看：

1）MaaS是大模型能力落地输出的
新业态。

2）闭源与开源市场将并存互补，呈现“轻量级模型陆续开源，助力开源生态建设，千
亿级模型暂以闭源路径开展”的发展特征。

3）基模落地因需求差异展开产业路径分化，以行业
级、企业级大模型方式支撑上层应用。

4）数据准备、ROI衡量、 Prompt工程是连接模型层与应

用层的落地三要素，工具层成为AIGC产业新热点。

三、应用层

在AIGC的应用层，可以看到不同行业和领域都开始广泛运用AIGC技术。其中包括金融、零售、政务、医疗等多个行业。AIGC应用的范围包括营销助手、知识助手、客服助手、陪练助手、质检助手等，为企业提供定制化的大模型服务。

这些应用通过大模型的智能问答、语义理解和内容生成等功能，提升了企业的工作效率和用户体验。例如，在金融行业中，智能知识库可以帮助客户更准确地回答问题；在政务领域，AI助手可以帮助群众快速获取医保信息；在零售行业中，营销助手可以快速生成个性化营销文案。

四、算力层

AIGC的算力层是支撑AIGC技术和应用的关键环节。在算力层，主要涉及训练算力和推理算力两个方面。

（1）训练算力是指用于训练大模型的计算资源。随着AIGC技术的发展，大模型参数量不断增加，训练过程需要巨大的计算能力来处理海量数据和复杂的模型结构。各种云服务提供商、数据中心以及硬件厂商纷纷投入资源来满足AIGC训练算力需求。

（2）推理算力是指用于执行已经训练好的模型进行实际应用的计算资源。一旦大模型完成训练，就需要相应的推理算力来处理用户请求、生成内容或进行决策等任务。推理算力要求低延迟、高并发性能，以满足实时性和大规模应用的需求。为了提高推理效率，一些厂商正在研发专门的AI芯片，以优化推理算力的性能和能耗。

总的来说，AIGC的算力层是支撑AIGC技术和应用发展的重要基础。随着AIGC技术的不断进步和应用场景的拓展，对算力层提出了更高的要求，促使各方投入资源加强算力基础设施建设，提升训练和推理能力，并推动AI芯片领域的创新发展。

五、总结

AIGC作为一种创新的人工智能技术，将在各个领域带来巨大的变革和机遇。AIGC应用正在改变传统的内容生产和传播方式，为用户带来更智能化和个性化的体验。同时，在创作工具赛道中，AIGC技术为创作者提供了强大的工具支持，使得创作过程更高效和便捷。

此外，在企业服务赛道中，AIGC应用正在重构企业软件和服务，提供创新的解决方案和服务能力，助力企业实现数字化转型。

与此同时，强调了AIGC产业发展中，模型层是AIGC产业的核心技术支撑，大模型的出现为内容生成和创作工具提供了强大的能力，算力也是支撑大模型训练和推理的关键要素，对于AIGC产业的发展至关重要。

在经济方面，指出AIGC产业吸引了大量投资。投融资活动频繁，并且多模态和跨模态的应用领域备受关注。不同类型的创业公司在AIGC产业中展现出不同的优势和发展路径。

传统企业软件厂商通过添加AIGC能力来丰富产品功能同时，一些垂直领域的创业公司专注于特定的场景，并利用AIGC技术提升产品能力。技术型企业和互联网巨头则注重底层模型的研发，推动AIGC技术的进步。此外，研究机构也在积极探索AIGC的应用场景，并为产业链的发展做出贡献。